研究方法
零膨胀负二项回归模型
针对人口迁移流数据中存在的过度离散和零膨胀现象，采用零膨胀负二项回归模型(ZINB)进行分析。该模型能够有效处理迁移流数据中的大量零值和过度离散问题。
特征向量时空滤波模型
采用特征向量时空滤波(ESTF)方法，将模型从空间维度拓展到时空维度，分为时空同期结构和时空滞后结构，分别衡量当前时段邻近迁移流及过去时段相同迁移流的影响。
关键发现
亚洲国际人口迁移的影响因素
人口规模
人口迁移倾向于发生在人口规模较大的2个国家之间。人口规模较大的国家市场体量大且种类繁多，就业和消费机会丰富，容易吸引海外移民。
经济发展水平
国家间经济水平的差异意味着工资水平和生活水平等多方面的差距，迁出国人均GDP越低，而迁入国越高，其产生的"推力"和"拉力"就越强。
战乱情况
战乱死亡人数不仅表明国家安全形势的不稳定性和对生命健康的威胁程度，也反映国家的受损指数。冲突和动乱是跨国人口迁移的重要触发条件。
邻近性
地理距离邻近可减少迁移的交通成本，同时易于获取更多信息，降低迁移行为风险。语言相通、文化邻近有利于国际移民融入当地环境。
影响因素的时间变化特征
人口规模效应
先减弱后增强，在2005-2010年，迁出国的人口规模系数超过了目的地，人口密度过大带来的竞争加剧、生活质量下降等负面影响逐渐显现。
经济差异驱动力
先增强后减弱，特别在"一带一路"实施期间，多元化的国际合作发展项目为人口迁移提供了新选择，较低经济发展水平的国家从而吸引更多的海外移民。
战乱情况
在1990-2020年，亚洲爆发了多次规模较大的战争和冲突，这些冲突导致了巨大的人员伤亡，战乱情况对人口迁移的抑制作用体现于每个时期。
邻近性
国家间的距离对人口迁移的阻力不断减小，对应系数的绝对值从1.786降低至1.066。技术进步降低交通成本、缩短时间距离。
预测结果
2020-2025年亚洲内部国际人口迁移总量预测
综合考虑时空同期模型和时空滞后模型，2020-2025年亚洲内部国际迁移流总量估计值约为1.8×107人，其中时空同期模型的预测值略高于时空滞后模型。与2015-2020年相比，2020-2025年的迁移总量预测值明显减少。
主要原因：
与2015年相比，2020年迁出国与迁入国人口数量，以及基于时空同期模型系数结果，促进作用更为显著的劳动力占比和人均GDP，还有经济合作邻近性都在降低，从而导致迁移总量的减少。
| 模型类型 | 人口迁移量/人 | 标准误差/人 |
|---|---|---|
| 时空同期模型 | 18,305,629 | 1,968,564 |
| 时空滞后模型 | 17,625,054 | 2,348,358 |
2020-2025年亚洲内部国际人口迁移流预测
时空同期滤波模型预测结果
人口主要在西亚和南亚、南亚和东南亚之间进行跨区域迁移。区域内迁移主要集中于南亚，以印度和巴基斯坦的相互迁移最为显著。印度至沙特一带是国际迁移的热点区域。
时空滞后滤波模型预测结果
预计跨区域迁移仍是主要的迁移类型，迁移方向包括西亚和南亚之间、南亚和东南亚之间以及南亚和东亚之间。区域内迁移除南亚外，西亚中由叙利亚迁向其相邻国家也较为多发。
主要迁移流（时空同期模型）
主要迁移流（时空滞后模型）
综合2种模型结果，巴基斯坦与印度相互迁移，以及印度→沙特、巴基斯坦→阿富汗和叙利亚→约旦的趋势明显。
2020-2025年亚洲国家迁入流和迁出流预测
| 国家 | 预测均值/人 | 标准误差/人 |
|---|---|---|
| 沙特 | 2,558,132 | 498,615 |
| 印度 | 2,165,196 | 778,521 |
| 阿联酋 | 1,085,902 | 574,853 |
| 伊朗 | 897,776 | 450,206 |
| 孟加拉国 | 870,622 | 266,425 |
| 国家 | 预测均值/人 | 标准误差/人 |
|---|---|---|
| 巴基斯坦 | 4,509,955 | 856,907 |
| 印度 | 3,771,111 | 634,607 |
| 叙利亚 | 976,623 | 796,468 |
| 阿富汗 | 910,766 | 348,349 |
| 孟加拉国 | 773,031 | 894,166 |
综合时空同期模型和时空滞后模型2种模型结果，亚洲国际人口的迁出比迁入更加集中。印度是唯一迁入和迁出总量的预测结果都位居前3的国家，是国际人口迁入和迁出大国。
结论与讨论
国际人口迁移流具有时空依赖特性。本文基于1990-2020年6个时期亚洲内部国际双边移民流量数据，采用零膨胀负二项回归模型、特征向量空间滤波模型以及特征向量时空同期和时空滞后滤波模型，对比不同模型的拟合结果，探究了亚洲国际人口迁移流的影响因素及其时间变化趋势。
主要结论：
- 亚洲国际人口迁移流存在显著的时空自相关。人口迁移流同时受到过去时段迁移存量和周边邻近迁移流的影响，其中时空同期效应强于时空滞后效应。
- 亚洲国际人口迁移流主要受人口规模、经济水平、战乱情况以及邻近性的影响。在过去30年间，亚洲国际人口迁移的主要影响因素发生了改变。
- 特征向量时空滤波模型在2020-2025年亚洲国际人口迁移流预测方面表现出更优的效果。模型综合预测结果显示，国际人口迁移主要为西亚和南亚、南亚和东南亚之间的跨区域迁移。
- 综合时空同期和时空滞后滤波模型结果，预计2020-2025年亚洲内部国际人口迁移流总量均值约为1.8×107。
研究局限：
- 除了上述提及的影响因素外，难以量化的世界经济政治格局以及国际移民政策等也深刻影响着国际人口迁移。
- 迁移流的时空依赖可能同时存在时空同期和时空滞后效应。本文对这2种结构分别进行了讨论，有待通过方法改进，以综合分析这两种效应。
政策建议：
在"一带一路"以及新型冠状病毒肺炎等公共事件的背景下，各国在引进跨国劳动力时，应考虑推动产业转型升级，创造更多高技能岗位并提高待遇水平，逐步增强移民吸引力。同时，维护国家政治安全，营造和谐稳定环境。预测迁入和迁出流量可为各国经济社会的发展决策提供参考。